megengine模型 性能 技巧
交通信号标志识别软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
交通信号标志识别软件用于交通信号标志的检测和识别，利用机器视觉和深度学习智能识别交通标志并可视化记录，以辅助无人驾驶等。本文详细介绍交通信号标志识别软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别... ......
机场航拍图像检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
机场航拍图像检测软件使用深度学习技术检测机场航拍图像中的飞机目标等，识别航拍目标等结果并记录和保存，辅助机场智能管理运行。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。机场航拍检测系统主要检测飞机的数目、位置、预测置信度等；连接摄像头设备可开启实时检测功能，另... ......
智能扑克牌识别软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
智能扑克牌识别软件利用视觉方法检测和识别日常扑克牌具体花色与数字，快速识别牌型并标注结果，帮助计算机完成扑克牌对战的前期识别步骤。本文详细介绍基于深度学习的智能扑克牌识别软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5对图像中存在的多目标进... ......
智能火焰与烟雾检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
智能火焰与烟雾检测系统用于智能日常火灾检测报警，利用摄像头画面实时识别火焰与烟雾，另外支持图片、视频火焰检测并进行结果可视化。本文详细介绍基于智能火焰与烟雾检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多... ......
基于深度学习的瓶盖检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别，提供实时瓶盖检测定位和计数，辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。本文详细介绍基于深度学习的瓶盖检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多目标进行识... ......
吸烟行为检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
吸烟行为检测软件用于日常场景下吸烟行为监测，快速准确识别和定位吸烟位置、记录并显示检测结果，辅助公共场所吸烟安全报警等。本文详细介绍吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，基于YOLOv5算法实... ......
智能零售柜商品检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
智能零售柜商品检测软件用于识别零售柜常见商品，检测商品名和位置以了解销售情况，为零售柜商品智能检测和自动销售提供检测功能。本文详细智能零售柜商品检测软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集、以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的... ......
如何使用RunnerGo中的预设配置提高性能测试效率
RunnerGo采用的模块化设计，允许用户根据需求构建多个测试场景和测试用例，并灵活使用各种不同的测试组件。这种架构使得RunnerGo更加灵活，可以满足不同需要的测试场景和测试环境。我们在做性能测试时需要先完成以下步骤：调试接口-编写脚本-调试脚本-配置插件。而使用RunnerGo平台则不必这么繁 ......
性能测试概念
软件项目中性能测试的概念： 性能测试是指通过特定方式，对被测系统按照一定策略施加压力，获取系统响应时间、TPS（TransactionPerSecond）、吞吐量、资源利用率等性能指标，以期保证生产系统的性能能够满足用户需求的过程。 特定方式：模拟多用户 1、不能用人工模拟 2、程序模拟 jmete ......
MySQL数据库三个关键性能指标TPS\QPS\IOPS
今天主要介绍MySQL数据库，或者说所有数据库的三个关键性能指标： qps 每秒处理的查询数 tps 每秒处理的事务数 IOPS 每秒磁盘进行的I/O操作次数 如果IOPS过高，分析原因： 内存不足，查询数据较多（一般为慢查询，但有时候并不是，单纯的查询数据较多），特别关注一下数据量大还需要排序的分 ......
为什么C++语言性能优越？
面试时被问到这个问题，发现自己一直以来理所当然的认为C++快，却没有具体分析原因。下面简单总结一下为什么快。 当我们编写程序时，我们需要将程序转换为计算机可以理解的机器语言。不同的语言有不同的执行机制。以C++，Java和Python的执行过程为例。 C++程序的执行过程： 预编译（预处理）： 预处 ......
jmeter性能指标
请求响应时间： 一个请求从发出到客户端获取响应的整个时间。 对应jmeter中就是一个取样器模拟请求到收到响应的时间 事务响应时间： 是由组成该事物的所有请求的请求响应时间之和。 吞吐量： 在一次网络活动中，上传下载数据的总量；比如迅雷下载一部3.2g电影 吞吐量就是3.2g；比如汽车到达目的地是6 ......
K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍
K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍 Ansible自动化部署K8S集群 一、Ansible自动化部署K8S集群 1.1 Ansible介绍 Ansible是一种IT自动化工具。它可以配置系统，部署软件以及协调更高级的IT任务，例如持续部 ......
微盟全链路压测：如何帮助电商业务实现 10 倍性能提升？
转载：https://xie.infoq.cn/article/7d7632abab763152d9c0191ff 全链路压测之所以被誉为电商大促备战的 “核武器” ，是因为它基于实际的生产业务场景、系统环境，模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试，能真实反映系统的状况，对系统风险和瓶颈真 ......
扩展用户模型注意事项
1、AbstractUser from django.contrib.auth.models import AbstractUserfrom django.db import models# Create your models here.class MyUser(AbstractUser): ph ......
ASP.NET Core API模型绑定和Action数据返回格式
参考文档：https://www.cnblogs.com/FlyLolo/p/ASPNETCore2_20.html 模型绑定 [FromQuery] - 从URL中取值。 [FromRoute] - 从路由中取值。 [FromForm] - 从表单中取值。Postman使用form-data或x- ......
django模型models常用字段以及参数简要说明
一、常用字段 1、models.AutoField 自增列 = int(11) 如果没有的话，默认会生成一个名称为 id 的列，如果要显式的自定义一个自增列，必须设置primary_key=True 2、models.CharField 字符串字段，必须设置max_length参数 3、models ......
【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作
在消耗算力上，Transformers 结构包括三部分的操作符，了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法
1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_ ......
进阶网络流技巧
零、基本概念 **图的匹配：**选出图上的一些边，使得两个边之间没有公共端点。 **图的独立集：**选出图上的一些点，使得两个点之间没有连边。 **图的点覆盖：**选出图上的一些点，使得每条边都至少有一个端点被选择。 **图的边覆盖：**选出图上的一些边，使得每个点都至少有一条连边被选择。 **闭合 ......
笔记-应用向量自回归模型脉冲效应函数的注意事项
计量经济模型Econometric models 2022-07-27 18:51 发表于江苏 https://mp.weixin.qq.com/s/_ZVeVySe319Ap4UvvmnHWA 向量自回归模型，Vector Autoregression Models,VAR， VAR模型的建立不以 ......
笔记-目前在用的若干个前沿的交错DID模型|参考原理与一些注意事项
https://mp.weixin.qq.com/s/xgIZSLspQbP_MoccHuAgPg 原创 small potatoes 经济理论与实证建模 2022-03-08 01:50 软件：Stata、ssc 一些依赖包 did_multiplegt csdid did_imputation ......
Codon是一个高性能的Python编译器
Codon是一个高性能的Python编译器，可以将Python代码编译成本地机器代码，没有任何运行时开销。与Python相比，单线程的典型加速比在10-100倍以上。Codon的性能通常与C / C ++相当（有时甚至更好）。与Python不同，Codon支持本地多线程，这可能导致速度提高多倍。Co ......
干掉 “重复代码” 的技巧有哪些
本文已经收录到Github仓库，该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点，欢迎star~ Github地址：https://github.c ......
贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝 ......
R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好 ......
R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 原文出处：拓端数据部落公众号 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店销 ......
二维码及条形码智能检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
二维码及条形码智能检测软件用于检测常用条形码和二维码，对其位置进行精确定位、记录并显示检测结果，辅助识别算法定位条形码或二维码。本文详细介绍二维码及条形码智能检测软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现多目标进行检测，在界面... ......